近日，北极海冰国际预测网络（SIPN-Arctic）发布了针对北极海冰范围的季节预测报告，该项目聚焦北极9月海冰范围预测，汇集数值模拟与AI模型预测结果，吸引多个国际机构参与。在2025年6月、7月、9月的预测报告中，由中国科学院海洋研究所人工智能海洋学研究组开发的SICNet_IOCAS模型，超过英国气象局、美国海洋与大气管理局、美国航空航天局、德国阿尔弗雷德·韦格纳研究所、加利福尼亚大学洛杉矶分校、东京大学、哥伦比亚大学等机构的预测结果，排名第一。

 SIPN-Arctic启动于2013年，旨在提升对北极海冰季节至多年尺度的预测能力。近年来，海洋研究所依托自主研发的SICNet_IOCAS海冰预测模型，连续多次参与SIPN-Arctic并获得前三名。

 2025年，研究团队进一步优化SICNet_IOCAS预测模型，增强模型对海冰空间范围的预测能力。目前，SICNet_IOCAS在提前4个月预测出的6月和提前3个月预测出的7月的榜单中，均排名第一。其对6月、7月的预测值分别为478.5万和472.4万平方公里，与9月的观测值475万平方公里非常接近，超过了国内外20余个模型的预测结果。

 此次参赛由中国科学院海洋研究所副研究员任沂斌、王云鹤和研究员李晓峰负责，相关研究得到了国家自然科学基金、中国科学院战略先导科技专项等项目的资助。

 近年来，中国科学院海洋研究所人工智能海洋学研究组围绕极地海冰的遥感监测与AI预测开展了系列研究，在极地多尺度海冰预测、高分辨率数据集构建方面取得了系列成果，并服务于国产卫星建设等重要项目。